Caractéristiques des bases de données sur les services médicaux au Canada
Bibliographic record
Abstract
<sec> <title>Introduction</title> Les bases de données sur les services médicaux (BDSM) constituent une ressource précieuse pour la recherche et la surveillance au Canada. Toutefois, étant donné que les provinces et les territoires entretiennent des bases distinctes, les éléments de données ne sont pas uniformisés. Dans cette étude, nous comparons les principales caractéristiques des BDSM. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> La source primaire a été une enquête auprès d'informateurs clés, ce qui a permis de recueillir des renseignements sur les années de disponibilité des données, les caractéristiques des patients et des fournisseurs de soins, les éléments inclus dans les bases de données et ceux exclus ainsi que le codage des diagnostics, des interventions et des lieux de prestation des services. On a également utilisé des données provenant de la Base de données nationale sur les médecins de l'Institut canadien d'information sur la santé (ICIS) pour examiner les modes de rémunération des médecins, ce qui peut influer sur l'exhaustivité des BDSM. Les données d'enquête ont été obtenues pour neuf provinces et deux territoires. </sec> <sec> <title>Résultats</title> La plupart des bases de données renfermaient des fichiers postérieurs à 1990. Les diagnostics étaient fréquemment inscrits au moyen des codes de la CIM-9. Différents systèmes de codage ont été utilisés selon les provinces et territoires et selon les périodes; néanmoins, dans toutes les BDSM, les services aux malades hospitalisés ont été indiqués comme tels et la médecine familiale a été distinguée des autres spécialités. L'inscription des services rémunérés autrement qu'à l'acte présentait des différences, et les données de l'ICIS révélaient une proportion croissante, au fil du temps, des médecins non rémunérés à l'acte. </sec> <sec> <title>Conclusion</title> Il faut procéder à des recherches plus approfondies pour étudier les effets que pourraient avoir les différences entre les BDSM sur la comparabilité des résultats des études pancanadiennes. </sec>
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".